Das führende Unternehmen im Bereich klinischer KI, Aidoc, gab kürzlich die gemeinsame Entwicklung eines neuen Leitfadens mit NVIDIA bekannt: „BRIDGE“ (Blueprint for Resilient Integration and Deployment of Guided Excellence).
Ziel dieses Leitfadens ist die Beschleunigung der Einführung von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen. Seine Veröffentlichung ist für Anfang 2025 geplant. BRIDGE wird medizinischen Einrichtungen einen evidenzbasierten Rahmen bieten, um die Integration von KI in klinische Arbeitsabläufe zu erleichtern und so KI-Innovationen schneller und sicherer zu implementieren.
Bildquelle: Das Bild wurde mit KI generiert, Lizenzgeber: Midjourney
Obwohl es bereits über 900 von der FDA zugelassene KI-Tools für medizinische Bildgebung gibt, kämpfen viele Gesundheitssysteme mit Fragmentierung, Ineffizienz und Skalierbarkeitsproblemen. Der BRIDGE-Leitfaden wird medizinischen Einrichtungen eine umfassende und herstellerunabhängige Roadmap bieten, um diese Herausforderungen zu bewältigen und das volle Potenzial der KI zur Verbesserung der Patientenversorgung auszuschöpfen.
Eine große Herausforderung besteht darin, dass viele KI-Lösungen nicht effektiv skaliert werden können, da Integrationsaspekte in der Entwicklungsphase nicht ausreichend berücksichtigt wurden. Der BRIDGE-Leitfaden wird medizinische Einrichtungen anleiten, Skalierbarkeit und Interoperabilität bereits in der frühen Entwicklungsphase zu berücksichtigen, damit KI-Lösungen an mehreren Standorten gleichzeitig implementiert werden können.
Demetri Giannikopoulos, Chief Transformation Officer bei Aidoc, erklärte, dass KI das Potenzial hat, die Patientenversorgung grundlegend zu verändern, der Fortschritt jedoch durch die Fragmentierung von Systemen und mangelnde Skalierbarkeit behindert wird. Der BRIDGE-Leitfaden werde sich darauf konzentrieren, diese Hindernisse zu beseitigen und einen robusten, evidenzbasierten Rahmen zu liefern, der Gesundheitssystemen nicht nur die Einführung, sondern auch die Skalierung von KI in ihren Betrieb ermöglicht. Dies wird die Effizienz steigern und die Behandlungsergebnisse für Patienten und Ärzte deutlich verbessern.
Viele bestehende Leitfäden konzentrieren sich hauptsächlich auf Governance, Regulierung und verantwortungsvolle Entwicklungspraktiken. BRIDGE hingegen wurde speziell entwickelt, um Entwickler und medizinische Anbieter bei der Berücksichtigung der Herausforderungen der praktischen Implementierung zu unterstützen. Dieser umfassende Rahmen hilft Organisationen, die Komplexität der KI-Einführung zu bewältigen – von der Konzeption über die Implementierung bis hin zur Skalierbarkeit über verschiedene Krankenhaussysteme hinweg.
Der BRIDGE-Leitfaden wird es Gesundheitssystemen ermöglichen, KI schneller und effizienter einzuführen und zu skalieren, indem er die Gestaltung, Validierung, Implementierung und Überwachung von KI-Tools vereinfacht. Die wichtigsten Schwerpunkte sind: standardisierte Validierung, um sicherzustellen, dass KI-Lösungen gründlich getestet und für den praktischen Einsatz geeignet sind; Interoperabilität, um die nahtlose Integration von KI-Tools verschiedener Anbieter zu ermöglichen; skalierbare Implementierung, um eine effiziente Roadmap für die KI-Skalierung bereitzustellen; kontinuierliche Überwachung, um Best Practices zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit der KI zu bieten.
Der BRIDGE-Leitfaden wird in enger Zusammenarbeit mit medizinischen Anbietern, akademischen Partnern und Branchenführern entwickelt und nutzt das Fachwissen und die Erfahrungen aus realen KI-Projekten, um die Praktikabilität, Anwendbarkeit und Skalierbarkeit des Rahmens zu gewährleisten. Durch die Berücksichtigung der praktischen Herausforderungen der KI-Integration soll der Leitfaden medizinischen Einrichtungen einen umfassenden und flexiblen Ansatz bieten.
Wichtigste Punkte:
🌟 Aidoc und NVIDIA bringen den BRIDGE-Leitfaden heraus, dessen Veröffentlichung für Anfang 2025 geplant ist, um die Einführung von KI im Gesundheitswesen zu beschleunigen.
🔗 Der Leitfaden bietet einen herstellerunabhängigen Rahmen zur Lösung von Fragmentierung und Skalierbarkeitsproblemen in Gesundheitssystemen.
🚀 Zu den wichtigsten Schwerpunkten gehören standardisierte Validierung, Interoperabilität, skalierbare Implementierung und kontinuierliche Überwachung, um die Wirksamkeit und Genauigkeit von KI-Tools sicherzustellen.
